我是有这个愿望

        如大家所看到的,我列了很多文章分类,尽管里面目前空空如也,但是我还是建立起来了,这是一种鼓励,一个好的开始。

       工作以后,状态还是挺满意,就是看书的时间少了,所以,我以后要多看看书,多学点技术,本人对职业规划如下:

2007年--2010年:多学习点技术,可以往UNIX方向发展,将来可能市场份额更大,空间更多;同时,在公司学会做人做事的方法,这是一辈子受用的;学习公司的管理模式。

2010--2015年:建议换一个公司,在前面技术积累的基础上,往软件管理方向发展。更多的关注于经营上,同时不放弃技术,警记:以技术服人,这不是以德服人的时代。

       希望大家能以鼓励的心态互相学习,共同进步;这是一个需要和平共享的空间...本人将陆续开放个人空间,谈谈七年计算机学习的路程,虽不艰辛动魄,也曾历经迷茫,渐趋成熟...过程,对于初入者而言,是重要的。回头一看,慨叹:如果当初知道...某某云云,已是昨日黄花,只剩下如果了。我所作的是,将这个如果写出来,对我而言,没多大用处,对需要的人,那是多少有点的...

 

 

(SCI三维路径规划对比)25年最新五种智能算法优化解决无人机路径巡检三维路径规划对比(灰雁算法真菌算法吕佩尔狐阳光生长研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要介绍了一项关于无人机三维路径巡检规划的研究,通过对比2025年最新的五种智能优化算法(包括灰雁算法、真菌算法、吕佩尔狐算法、阳光生长算法等),在复杂三维环境中优化无人机巡检路径的技术方案。所有算法均通过Matlab代码实现,并重点围绕路径安全性、效率、能耗和避障能力进行性能对比分析,旨在为无人机在实际巡检任务中的路径规划提供科学依据和技术支持。文档还展示了多个相关科研方向的案例与代码资源,涵盖路径规划、智能优化、无人机控制等多个领域。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究或自动化、控制工程方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 对比分析新型智能算法在三维复杂环境下无人机路径规划的表现差异;② 为科研项目提供可复现的算法代码与实验基准;③ 支持无人机巡检、灾害监测、电力线路巡查等实际应用场景的路径优化需求; 阅读建议:建议结合文档提供的Matlab代码进行仿真实验,重点关注不同算法在收敛速度、路径长度和避障性能方面的表现差异,同时参考文中列举的其他研究案例拓展思路,提升科研创新能力。
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